Детали вакансии

ML Engineer в T1. Разработка и внедрение ИИ-агентов, развитие платформы GenOps, организация мониторинга качества. Требуется опыт работы с Python, фреймворками LLM и брокерами сообщений.

С нами вы будете: - Проектировать и внедрять ИИ-агентов для решения конкретных бизнес-задач банка - Разрабатывать платформу GenOps — участвовать в создании self-service backend-сервисов (REST/gRPC), которые позволят дата-сайентистам и бизнес-пользователям быстро разворачивать и конфигурировать агентов, не вникая в инфраструктуру. - Организовывать мониторинг качества — построить систему оценки работы агентов: от метрик качества генерации (ответы, галлюцинации) до бизнес-показателей (точность, скорость выполнения задач). - Проводить ревью кода, рефакторинг и оптимизацию кода; - Писать юнит-тесты; - Обеспечивать высокую доступность и масштабируемость систем на базе LLM

Какие знания и навыки важны для нас: - Знание Python, FastAPI, aiohttp, aiokafka; - Понимание основ алгоритмов и структур данных; - Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ); - Умение работать с асинхронным/многопоточным кодом; - Обязателен опыт работы с фреймворками для разработки приложений на базе LLM-моделей (llamaindex/langgraph/langchain/haystack) - Знание метрик оценки качества (BLEU, ROUGE, BERTScore и т.д.), подходов к выявлению галлюцинаций. - Опыт FullStack разработки, опыт взаимодействия с фронтенд-разработчиками в части передачи API, опыт верстки по макетам приветствуется;